沙德春，王茂林

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院，河南鄭州 450002）

黃河是我國第二大河。按流經(jīng)省區(qū)計，黃河流域人口數(shù)量占我國總?cè)丝诘?0.00%以上，地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）占全國（未含港澳臺地區(qū)。下同）生產(chǎn)總值的26.00%左右［1］。黃河流域作為人類古文明和中華文明的重要發(fā)源地，黃河中下游地區(qū)在一個相當(dāng)長的歷史時期內(nèi)一直是我國政治、經(jīng)濟(jì)、社會和文化發(fā)展的中心。黃河流域近些年經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展已取得了突破性進(jìn)展，但是仍存在流域整體創(chuàng)新水平較低和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后等問題。在創(chuàng)新投入方面，2018 年黃河流域研發(fā)經(jīng)費(fèi)總投入僅占我國總研發(fā)投入的20.58%，平均研發(fā)強(qiáng)度低于全國0.82 個百分點(diǎn)；在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，黃河流域發(fā)明專利授權(quán)量僅占全國發(fā)明專利授權(quán)總量的15.82%［2］。黨的十八大以來，黃河流域的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展解決方案成為我國生態(tài)文明建設(shè)和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略方向。2019年9 月18 日，習(xí)近平總書記在鄭州主持召開黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會并發(fā)表重要講話，明確黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是重大國家戰(zhàn)略，立足于全流域提出共同抓好大保護(hù)，協(xié)同推進(jìn)大治理，促進(jìn)全流域高質(zhì)量發(fā)展，為黃河流域創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平的提高提供有利機(jī)遇［3］。隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展和黃河流域發(fā)展不平衡不充分的問題日益凸顯，在新的發(fā)展戰(zhàn)略背景下，如何提升黃河流域創(chuàng)新效率水平，加速科技成果轉(zhuǎn)化，對加快推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略布局，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展有著重要意義。

1 文獻(xiàn)回顧

創(chuàng)新在目前競爭激烈的國際背景下逐漸成為世界各國關(guān)注的焦點(diǎn)，創(chuàng)新作為內(nèi)在驅(qū)動力保障社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展?，F(xiàn)階段,在我國建設(shè)創(chuàng)新型國家發(fā)展戰(zhàn)略推動下,創(chuàng)新效率成為學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。參考以往文獻(xiàn)，區(qū)域創(chuàng)新效率一直是國內(nèi)外學(xué)者們研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，主要基于經(jīng)濟(jì)帶、區(qū)域性組織、城市群和城市為研究對象，運(yùn)用效率分析方法測量創(chuàng)新效率并分析創(chuàng)新水平，如田紅彬等［4］運(yùn)用全局全要素生產(chǎn)率指數(shù)（GML）測算規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的綠色創(chuàng)新效率及其分解，分別分析綠色創(chuàng)新效率受到命令控制型、投資型和費(fèi)用型環(huán)境規(guī)制下外商直接投入（FDI）流入的影響程度，研究結(jié)果表明2010—2017 年我國綠色創(chuàng)新效率平均增長5.20%，綠色創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)步是其增長的主要來源；劉鍇等［5］運(yùn)用超效率松弛變量（SBM）模型測度我國75 個創(chuàng)新城市的技術(shù)創(chuàng)新效率，并分析創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新效率的影響機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同方面對科技創(chuàng)新效率的影響不同；徐夏靜等［6］構(gòu)建Super-SBM 模型對我國創(chuàng)新效率及區(qū)域差異進(jìn)行測算，研究表明我國區(qū)域創(chuàng)新效率整體偏低，呈下降趨勢，但區(qū)域異質(zhì)性、集聚性特征顯著；盧小蘭等［7］采用三階段DEA-windows和空間統(tǒng)計方法，測算長江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新效率并分析其創(chuàng)新效率的時空特征，研究發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶各省市均未達(dá)到數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）有效且區(qū)域差距較大；許學(xué)國等［8］運(yùn)用三階段Malmquist 指數(shù)構(gòu)建綠色創(chuàng)新效率測度模型，并結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行智能診斷，根據(jù)診斷結(jié)果可以把所有的區(qū)域分為全部效率有效地區(qū)、純技術(shù)無效地區(qū)和規(guī)模無效地區(qū)；郝新東等［9］構(gòu)建了廣深港澳科技創(chuàng)新走廊擴(kuò)容前后的門檻模型并實(shí)證分析研發(fā)投入對科技創(chuàng)新效率的影響，研究發(fā)現(xiàn)擴(kuò)容后各類創(chuàng)新主體可以做到少投入、高效率；文炳洲等［10］運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測度并用Shapley 值分解方法分析不同因素對于區(qū)域創(chuàng)新效率影響權(quán)重，為我國建立創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略提供理論參考。

目前，學(xué)者們對黃河流域的研究主要集中在水資源利用和生態(tài)保護(hù)等方面，也有部分學(xué)者從其他方面對黃河流域展開研究，如封思潔等［11］運(yùn)用SBM-Undesirable 模型和Malmquist 指數(shù)模型對各城市綠色發(fā)展效率進(jìn)行測算和分解，從時空維度和動靜結(jié)合角度對黃河流域城市綠色發(fā)展進(jìn)行分析；羅巍等［12］通過構(gòu)建集中度與極化度模型分析黃河流域科技創(chuàng)新極化效應(yīng)演化過程，并識別省際間的虹吸效應(yīng)與涓滴效應(yīng)；張國興等［13］運(yùn)用熵值法對黃河流域中心城市2013—2017 年發(fā)展水平進(jìn)行測度，研究發(fā)現(xiàn)黃河流域城市高質(zhì)量發(fā)展水平穩(wěn)步上升，但上中下游城市發(fā)展水平存在較大差異；石濤［14］運(yùn)用黃河流域9 省區(qū)10 年的面板數(shù)據(jù)探究其經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素。黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)逐漸成為研究的熱點(diǎn)重點(diǎn)問題，但是從黃河流域高質(zhì)量發(fā)展角度出發(fā)的定性與定量相結(jié)合的研究比較缺乏，對于黃河流域創(chuàng)新效率的研究還不充分，將黃河流域作為研究對象并結(jié)合黃河流域?qū)嶋H情況，通過測度創(chuàng)新效率去探究其創(chuàng)新水平的研究較少。

因此，本研究運(yùn)用DEA 和Malmquist 指數(shù)模型，綜合測算2008—2019 年黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新效率并對其進(jìn)行分解，分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對各省區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的不同階段進(jìn)行分析，探究黃河流域創(chuàng)新發(fā)展水平的變化并提出相關(guān)發(fā)展建議，以期為推動區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略布局和黃河流域高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

完善的指標(biāo)體系是評價創(chuàng)新效率的關(guān)鍵，指標(biāo)的選取將影響創(chuàng)新效率評價結(jié)果。借鑒已有相關(guān)研究，結(jié)合黃河流域各省區(qū)創(chuàng)新實(shí)際情況，選取R&D人員全時當(dāng)量作為勞動力投入要素、R&D 經(jīng)費(fèi)支出和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)作為資本投入要素，產(chǎn)出用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品銷售收入、技術(shù)市場成交額和國內(nèi)3 種專利授權(quán)數(shù)來衡量，以此構(gòu)建黃河流域創(chuàng)新效率指標(biāo)體系（見表1）。由于2008 年之前規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入等指標(biāo)未納入相關(guān)統(tǒng)計年鑒，且香港、澳門、臺灣相關(guān)數(shù)據(jù)也未納入統(tǒng)計年鑒，為保證測算結(jié)果的科學(xué)性與嚴(yán)謹(jǐn)性，綜合考慮數(shù)據(jù)可獲得性、簡潔性和可行性等原則，選取我國31 個省、自治區(qū)、直轄市2008—2019 年的面板數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)來源于2008—2019 年《中國統(tǒng)計年鑒》和《科技統(tǒng)計年鑒》。

表1 黃河流域創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系

2.2 研究方法

2.2.1 DEA 方法

DEA 方法由美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes 等［15］在1978 年提出，該方法通過測算決策單元與相對有效生產(chǎn)前沿面的偏離程度來確定相對有效性，常用的模型為規(guī)模報酬不變的CCR 模型和規(guī)模報酬可變的BCC 模型。DEA 方法在測量效率時，不要求所有的決策單元必須是同一生產(chǎn)函數(shù)，也無需對指標(biāo)計算權(quán)重和量綱化處理，所以有較強(qiáng)的客觀性，且滿足多元最優(yōu)化的原則。由于黃河流域各省區(qū)的規(guī)模報酬難以實(shí)現(xiàn)不變，且以少投入得到優(yōu)產(chǎn)出為目標(biāo)，因此，選取BCC 模型對黃河流域各省區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究。假設(shè)有k個決策單元，每個決策單元有m種投入和n種產(chǎn)出，投入向量為產(chǎn)出向量為為權(quán)重系數(shù)，為參數(shù)，為松弛變量，構(gòu)建BCC 模型如下：

式（1）中：若v=1，決策單元DEA 有效；反之則無效。

同時，BCC 模型的綜合效率可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，即綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。

2.2.2 Malmquist 指數(shù)模型

瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Malmquist［16］于1953 年首次提出Malmquist指數(shù)，之后Fare等［17］將其與DEA方法結(jié)合，成為有效測算全要素生產(chǎn)率變化的方法。同樣假設(shè)有k個決策單元，每個決策單元有m種投入和n種產(chǎn)出，在測算期間t期的投入向量為產(chǎn)出向量為t期的生產(chǎn)技術(shù)和產(chǎn)出距離函數(shù)為：

從t期到t+1 期生產(chǎn)效率的動態(tài)變化模型如下：

Malmquist 指數(shù)可以被進(jìn)一步分解成技術(shù)進(jìn)步變化（Techch）和技術(shù)效率變化（Effch）。其中，技術(shù)效率變化包含純技術(shù)效率變化（Pech）和規(guī)模效率變化（Sech），它們之間的關(guān)系為：生產(chǎn)率指數(shù)（Tfpch）=Techch×Pech×Sech，Effch=Pech×Sech。當(dāng)Tfpch＞1 時，說明t到t+1 期整體生產(chǎn)率提高，反之則下降；當(dāng)Techch＞1 時，說明技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步對投入產(chǎn)出效率有著明顯貢獻(xiàn)，反之則抑制；當(dāng)Effch＞1 時，說明技術(shù)效率有所改善，反之則退化；當(dāng)Pech＞1 時，說明由于宏觀調(diào)控能力等的提高促進(jìn)了效率提升，反之則降低；當(dāng)Sech＞1 時，說明決策單元向最優(yōu)規(guī)?？拷?，反之則遠(yuǎn)離。

3 黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率分析

3.1 基于DEA 方法的靜態(tài)分析

為了使測算結(jié)果更加準(zhǔn)確，同時便于把黃河流域9 省區(qū)與我國31 個省區(qū)市整體進(jìn)行比較，基于DEA 中的BBC 模型，選取投入導(dǎo)向型規(guī)模報酬可變模型，運(yùn)用DEAP2.1 軟件對2018 和2019 年我國31個省區(qū)市的創(chuàng)新效率進(jìn)行測算。

如表2、表3 所示，從平均值來看，黃河流域9 省區(qū)僅有規(guī)模效率的平均值與我國31 個省區(qū)市持平，綜合效率和純技術(shù)效率的平均值均低于31 個省區(qū)市的平均值，說明黃河流域創(chuàng)新效率較低，在全國中處于滯后水平，且主要是由于技術(shù)效率低下導(dǎo)致的總體效率偏低。從黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新效率來看，2018 年僅有青海達(dá)到DEA 有效，其余省區(qū)均未達(dá)到DEA 有效狀態(tài)；9 省區(qū)綜合效率呈現(xiàn)出“W”型分布，其中青海、寧夏、內(nèi)蒙古、山西和河南的綜合效率高于9 省區(qū)平均綜合效率，四川、甘肅、陜西和山東的綜合效率低于9 省區(qū)平均綜合效率。從平均綜合效率分解值情況看，黃河流域純技術(shù)效率平均值與我國31 個省區(qū)市純技術(shù)效率平均值相比較低，主要原因是創(chuàng)新投入不足或創(chuàng)新投入資源浪費(fèi)，創(chuàng)新投入資源浪費(fèi)和創(chuàng)新產(chǎn)出未達(dá)到相應(yīng)規(guī)模都會影響創(chuàng)新效率，因此黃河流域各省區(qū)應(yīng)當(dāng)避免投入過量資源，在加大創(chuàng)新力度的同時根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況擴(kuò)大或縮減規(guī)模。

表2 2018 年我國區(qū)域創(chuàng)新效率測算結(jié)果

表3 2018 年黃河流域創(chuàng)新效率測算結(jié)果

根據(jù)綜合效率的分解值，導(dǎo)致地區(qū)非DEA 有效的原因分為兩類。一類是由于純技術(shù)效率較低導(dǎo)致，如四川、內(nèi)蒙古、陜西和山西的純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，說明這些地區(qū)的創(chuàng)新投入資源并未充分利用，無法匹配地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模，因此造成DEA 無效，尤其是陜西的純技術(shù)效率與規(guī)模效率相差較大，已經(jīng)超過0.300，可見陜西盡管存在產(chǎn)出規(guī)模不足的情況，但創(chuàng)新投入資源嚴(yán)重浪費(fèi)對其創(chuàng)新綜合效率影響更大。另一類是由于規(guī)模效率較低導(dǎo)致，如甘肅、寧夏、河南和山東的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率，說明這4 個地區(qū)的創(chuàng)新資源投入較為合理，但創(chuàng)新產(chǎn)出的規(guī)模并不理想，未達(dá)到相應(yīng)的產(chǎn)出規(guī)模，因此造成DEA 無效的情況，因此，這類地區(qū)應(yīng)拓寬產(chǎn)出渠道、擴(kuò)大產(chǎn)出規(guī)模，提升生產(chǎn)能力。其中，河南的規(guī)模效率明顯低于純技術(shù)效率，表明河南更應(yīng)重視創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模，不能只關(guān)注創(chuàng)新技術(shù)水平的提升和創(chuàng)新資源的投入；寧夏的純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無效，說明寧夏有合理的創(chuàng)新投入資源配置，但是創(chuàng)新產(chǎn)出未達(dá)到一定規(guī)模，從而造成綜合效率DEA 無效，因此寧夏應(yīng)該保持創(chuàng)新資源投入、擴(kuò)大創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模，使創(chuàng)新投入資源與創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模相匹配，最終實(shí)現(xiàn)綜合效率DEA 有效?？傮w上看，2018 年黃河流域只有青海處于DEA 有效狀態(tài)，寧夏處于單效率有效狀態(tài)，其余地區(qū)均處于DEA 無效狀態(tài)；從規(guī)模收益變化來看，除青海外的8 個地區(qū)均為規(guī)模收益遞減，說明這些地區(qū)應(yīng)當(dāng)縮減投入規(guī)模，過多的投入可能會造成浪費(fèi)。

綜合表4 和表5 可知，2019 年黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新綜合平均效率、平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率均低于我國31 個省區(qū)市的平均值，差值分別為0.065、0.070 和0.007，說明2019 年黃河流域創(chuàng)新效率在全國仍處于較落后的水平，創(chuàng)新技術(shù)投入并未得到充分利用，生產(chǎn)規(guī)模仍然不能達(dá)到目標(biāo)水平，由于純技術(shù)效率普遍不高導(dǎo)致平均綜合效率較低。黃河流域9 省區(qū)的創(chuàng)新效率均未達(dá)到綜合效率DEA有效，其中甘肅、內(nèi)蒙古、陜西、山西和山東的綜合效率高于9 省區(qū)的平均值，河南的綜合效率最低，僅為0.492；從區(qū)域分布來看，與2018 年的“W”型分布相反，在空間上呈“M”型分布；從平均綜合效率的分解值來看，兩個平均值都有所下降，其中純技術(shù)效率平均值與2018 年相比下降0.053，規(guī)模效率平均值與2018 年相比下降0.163，規(guī)模效率的平均值下降幅度較大。說明在區(qū)域發(fā)展過程中，盡管加大創(chuàng)新投入并提升創(chuàng)新能力，但是創(chuàng)新投入資源過多，產(chǎn)出規(guī)模未能很好地跟進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展，使得黃河流域整體創(chuàng)新效率低下，并且創(chuàng)新綜合效率低下受產(chǎn)出規(guī)模不足的影響程度更大。

表4 2019 年我國區(qū)域創(chuàng)新效率測算結(jié)果

表5 2019 年黃河流域創(chuàng)新效率測算結(jié)果

根據(jù)綜合效率的分解值，四川、內(nèi)蒙古和陜西的純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，屬于純技術(shù)效率較低導(dǎo)致的DEA 無效，這3 個地區(qū)純技術(shù)效率都處于較低水平，說明創(chuàng)新資源投入有較多浪費(fèi)，冗余的資源投入使純技術(shù)效率較低，造成DEA 無效，這些地區(qū)應(yīng)合理控制投入資源與產(chǎn)出規(guī)模的比例，避免投入資源過多的現(xiàn)象，對資源配置合理地進(jìn)行調(diào)整；青海、甘肅、寧夏、山西、河南和山東的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率，屬于規(guī)模效率較低導(dǎo)致的DEA 無效，說明這6 個地區(qū)的規(guī)模效率較低是導(dǎo)致綜合效率低下的主要原因，創(chuàng)新資源投入有少量浪費(fèi)，但是產(chǎn)出規(guī)模沒有達(dá)到理想情況，創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模處于較低水平。從規(guī)模收益變化來看，黃河流域9 省區(qū)的規(guī)模收益均為遞減，說明各地區(qū)應(yīng)該根據(jù)自身發(fā)展情況縮減創(chuàng)新投入資源、重新合理配置資源，避免因過量資源導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。

綜合2018、2019 年來看，黃河流域創(chuàng)新效率有小幅下降，整體創(chuàng)新效率仍然偏低。同2018 年相比，2019 年僅有陜西的創(chuàng)新效率有所增長，其余8 個地區(qū)的創(chuàng)新效率均呈下降趨勢，導(dǎo)致整體平均創(chuàng)新效率降低，可見黃河流域創(chuàng)新發(fā)展仍然任重道遠(yuǎn)。解決流域內(nèi)創(chuàng)新效率低下這個問題，就必須各地區(qū)共同努力，根據(jù)各自實(shí)際情況合理調(diào)整創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模，避免出現(xiàn)資源冗余或創(chuàng)新產(chǎn)出不足等情況。2018、2019 年在黃河流域9 省區(qū)中，山西和內(nèi)蒙古的創(chuàng)新效率都處在較高的水平，這兩個地區(qū)位于黃河流域中游，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后，但是創(chuàng)新資源能夠較好地投入使用，沒有多余的資源浪費(fèi)，產(chǎn)出也能達(dá)到相應(yīng)規(guī)模，因此創(chuàng)新效率較高；四川和陜西的創(chuàng)新效率水平相對落后，盡管這兩個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高，但創(chuàng)新資源過量投入，投入的資源沒有完全利用，創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模不匹配創(chuàng)新資源投入，因此創(chuàng)新效率較低，四川和陜西應(yīng)該充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，擴(kuò)大創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模，從而提升創(chuàng)新效率。

黃河流域2018 年、2019 年的創(chuàng)新效率以及創(chuàng)新效率的分解效率變化，如圖1～圖3 所示。

圖1 黃河流域創(chuàng)新綜合效率變化趨勢

圖2 黃河流域創(chuàng)新純技術(shù)效率變化趨勢

圖3 黃河流域創(chuàng)新規(guī)模效率變化趨勢

3.2 基于Malmquist 指數(shù)模型的動態(tài)分析

為進(jìn)一步研究黃河流域創(chuàng)新發(fā)展的動態(tài)特征，運(yùn)用DEAP2.1 軟件對2008—2017 年我國31 個省區(qū)市以及黃河流域9 省區(qū)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)測算和分解，得到31 個省區(qū)市創(chuàng)新效率的動態(tài)變化情況及黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率具體變化情況。

如表6 所示，2008—2017 年我國31 個省區(qū)市創(chuàng)新效率整體呈上升趨勢，年均提高3.20%，其中2014—2015 年提高幅度最大，達(dá)到17.4%，2008—2009 年、2010—2011 年、2013—2014 年 和2015—2016 年呈下降趨勢，分別下降0.10%、11.00%、0.60%和0.80%。從指數(shù)分解角度分析，僅有技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)的平均值小于1，說明總體上技術(shù)發(fā)展進(jìn)步是制約創(chuàng)新效率提升的關(guān)鍵因素，因此應(yīng)當(dāng)加大對創(chuàng)新技術(shù)研究的投入力度，加快創(chuàng)新人才引進(jìn)，改善現(xiàn)有較落后技術(shù)，學(xué)習(xí)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)并不斷提高創(chuàng)新能力，從而提升創(chuàng)新效率；技術(shù)效率變動指數(shù)漲幅最明顯，為年均3.40%，說明黃河流域在發(fā)展過程中資源投入水平隨著創(chuàng)新能力的提高而提高，配置更加合理，投入資源浪費(fèi)情況有所好轉(zhuǎn)，但改善程度還不明顯?？v觀這10 年的創(chuàng)新發(fā)展，我國為創(chuàng)新投入的資源越來越多，但創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模并未隨之增長，且創(chuàng)新投入資源也存在浪費(fèi)現(xiàn)象，創(chuàng)新資源并未得到合理利用。

表6 我國區(qū)域創(chuàng)新效率Malmquist 指數(shù)分解結(jié)果

從時間維度測算我國31 個省區(qū)市2008—2017年創(chuàng)新效率變動及分解指標(biāo)變動情況，如表7 所示。從總體情況來看，黃河流域9 省區(qū)的創(chuàng)新效率年均增長4.90%，與31 個省區(qū)市創(chuàng)新效率年均增長相比超出1.70%，黃河流域內(nèi)各地區(qū)的創(chuàng)新效率均有所提高，尤其是甘肅、寧夏、陜西和山西的創(chuàng)新效率提升幅度最大，年均超過5.00%；四川的提升幅度最小，年均增長1.20%。從創(chuàng)新效率指數(shù)分解來看，黃河流域9 省區(qū)平均技術(shù)效率變動指數(shù)、平均純技術(shù)效率變動指數(shù)和平均規(guī)模效率變動指數(shù)均高于我國31 個省區(qū)市，僅有平均技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)低于31 個省區(qū)市，說明黃河流域9 省區(qū)的技術(shù)水平在全國處于落后狀態(tài)，在未來發(fā)展中黃河流域各地區(qū)應(yīng)重視創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展，積極引進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)人才，彌補(bǔ)創(chuàng)新發(fā)展能力不足的短板。

表7 2008—2017 年黃河流域年均創(chuàng)新效率Malmquist 指數(shù)分解結(jié)果

從圖4 來看，黃河流域技術(shù)效率變動指數(shù)和純技術(shù)效率變動指數(shù)中，分別均有8 個地區(qū)超過1，說明創(chuàng)新效率提升的主要原因是創(chuàng)新技術(shù)提高，各地區(qū)對創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展越來越重視，創(chuàng)新資源的投入力度加大，配置的資源在創(chuàng)新發(fā)展過程中得到較為充分的利用；規(guī)模效率變動指數(shù)中，河南未超過1，同時有6 個地區(qū)接近1，表明黃河流域的創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模雖然沒有阻礙創(chuàng)新發(fā)展，但創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模并沒有隨著創(chuàng)新投入資源的增加同比增加，創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模相較于創(chuàng)新資源投入還較為滯后，因此拓寬創(chuàng)新產(chǎn)出渠道、加大創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模是今后提升區(qū)域創(chuàng)新效率的重要途徑；技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)中，僅有青海、四川、陜西和山東超過1，結(jié)合平均技術(shù)進(jìn)步變動效率可見，創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)步進(jìn)程緩慢是黃河流域長期存在的問題，創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展是提升創(chuàng)新能力的關(guān)鍵一步，解決技術(shù)發(fā)展的瓶頸是實(shí)現(xiàn)黃河流域創(chuàng)新效率增長的突破口。從區(qū)域?qū)用鎭砜矗嗪?、陜西和山東的4 個變動指數(shù)都不低于1，說明這3 個地區(qū)在創(chuàng)新發(fā)展的過程中全面發(fā)展，在創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展的同時兼顧資源配置與產(chǎn)出規(guī)模，因此創(chuàng)新效率提升幅度較大；四川技術(shù)效率變動指數(shù)和純技術(shù)效率變動指數(shù)均低于1，說明未能充分利用創(chuàng)新投入資源，造成資源浪費(fèi)與資源配置不合理現(xiàn)象；山西、河南兩地技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)和規(guī)模效率變動指數(shù)均不高于1，由此可見這兩個地區(qū)對創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展有一定重視，但是管理和產(chǎn)出都存在一定問題，今后應(yīng)更加重視創(chuàng)新資源的合理配置與促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。

圖4 黃河流域創(chuàng)新效率及分解效率變動指數(shù)

4 結(jié)論與啟示

黃河流域是我國重要的生態(tài)屏障和重要的經(jīng)濟(jì)地帶，提高創(chuàng)新能力、創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率對黃河流域的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)有著重要作用。本研究運(yùn)用DEA方法和Malmquist 指數(shù)模型，從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對黃河流域2008—2019 年創(chuàng)新效率進(jìn)行測算分析，并與我國31 個省區(qū)市的創(chuàng)新效率進(jìn)行比較，得到以下結(jié)論和啟示：

（1）黃河流域當(dāng)前整體創(chuàng)新效率仍然較低，創(chuàng)新水平未達(dá)到我國31 個省區(qū)市的平均水平，急需加強(qiáng)央地合作，強(qiáng)化多方聯(lián)動，優(yōu)化資源配置，齊力提高區(qū)域創(chuàng)新水平。研究結(jié)果表明，2008—2019 年黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新效率平均值明顯低于我國31 個省區(qū)市的創(chuàng)新效率平均值，且多數(shù)地區(qū)處于DEA 無效狀態(tài)，2018 年、2019 年黃河流域分別有8 個和9個地區(qū)處于DEA 無效狀態(tài)，2018 年分別由規(guī)模效率低下和純技術(shù)效率低下導(dǎo)致DEA 無效的地區(qū)各占50.00%，2019 年由規(guī)模效率低下導(dǎo)致DEA 無效的地區(qū)占比為67.00%，大多數(shù)地區(qū)由于規(guī)模效率水平較低導(dǎo)致DEA 無效，說明黃河流域大部分地區(qū)的產(chǎn)出規(guī)模不理想。從規(guī)模收益來看，黃河流域多數(shù)地區(qū)的規(guī)模收益遞減，說明黃河流域大部分地區(qū)既有的有限創(chuàng)新資源尚未得到合理配置，產(chǎn)出與投入匹配程度不高。因而，黃河流域各地區(qū)應(yīng)從兩個層面協(xié)同并進(jìn)，一是要利用好國家黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略布局，爭取更多國家優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源，夯實(shí)資源存量，拓展資源增量，提高黃河流域在全國創(chuàng)新版圖中的地位；二是要勇于自我革新，苦練內(nèi)功，破除陳規(guī)舊習(xí)，創(chuàng)新體制機(jī)制，激活現(xiàn)有創(chuàng)新資源活力，有效提高創(chuàng)新資源產(chǎn)出效益和規(guī)模收益。

（2）黃河流域整體創(chuàng)新效率呈上升趨勢，應(yīng)充分發(fā)揮黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國家戰(zhàn)略布局優(yōu)勢，乘勢追趕，縮小與國內(nèi)其他地區(qū)創(chuàng)新水平的差距。分析結(jié)果顯示，2008—2017 年黃河流域技術(shù)效率變動指數(shù)、純技術(shù)效率變動指數(shù)、規(guī)模效率變動指數(shù)均已超過我國31 個省區(qū)市的平均增長速度，整體創(chuàng)新效率變動指數(shù)也超過我國31 個省區(qū)市的平均創(chuàng)新效率變動指數(shù)，創(chuàng)新效率年均增速同樣高于我國31 個省區(qū)市的平均值，總體上創(chuàng)新效率呈上升趨勢，技術(shù)效率隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高而提升；各地區(qū)在黃河流域整體創(chuàng)新效率提高中均有貢獻(xiàn)，其中甘肅、寧夏、陜西和山西的作用更為顯著。黃河流域整體創(chuàng)新效率持續(xù)上升與我國近年來制定實(shí)施一系列創(chuàng)新戰(zhàn)略舉措及相關(guān)政策密切相關(guān)，是國家支持科技創(chuàng)新大環(huán)境優(yōu)化帶來的結(jié)果，然而，由于創(chuàng)新基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約，黃河流域創(chuàng)新效率提升尚有較大空間。黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是國家重大戰(zhàn)略，該發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施為黃河流域創(chuàng)新發(fā)展帶來新的歷史機(jī)遇，同時對黃河流域創(chuàng)新質(zhì)量提升提出新的要求，因而，黃河流域各地區(qū)應(yīng)充分釋放國家戰(zhàn)略驅(qū)動流域發(fā)展的強(qiáng)大勢能，主動擔(dān)當(dāng)，積極凝聚各方有利創(chuàng)新資源，保持區(qū)域創(chuàng)新效率高位增長。

（3）黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率存在一定差異，但總體上較為均衡，尚未出現(xiàn)明顯的空間失衡，未來仍需建立相應(yīng)協(xié)同機(jī)制，鞏固、優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新格局，促進(jìn)各地區(qū)協(xié)同向上，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新高水平均衡。從創(chuàng)新效率空間分布上看，黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率略有差距，總體上2018 年和2019 年的創(chuàng)新效率分別呈“W”型和“M”型分布，其中山西和內(nèi)蒙古兩地保持較高的創(chuàng)新效率。黃河流域是一個有機(jī)整體，在提升全域創(chuàng)新質(zhì)量過程中，需要各地區(qū)協(xié)同共進(jìn)，防止部分地區(qū)成為創(chuàng)新低地，避免出現(xiàn)木桶效應(yīng)。黃河流域各地區(qū)應(yīng)當(dāng)跳出自身局限，合力探索協(xié)同創(chuàng)新促進(jìn)路徑，構(gòu)建重大創(chuàng)新決策協(xié)商機(jī)制、重要創(chuàng)新工程協(xié)同聯(lián)動機(jī)制、關(guān)鍵創(chuàng)新資源共享流動機(jī)制，努力實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源在各地區(qū)間合理配置與有效流動，形成相對均衡、運(yùn)行高效的區(qū)域創(chuàng)新空間格局。

（4）技術(shù)進(jìn)步遲緩及規(guī)模效率較低是影響黃河流域創(chuàng)新效率水平提升的主要因素，需多措并施，引進(jìn)優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源，加大創(chuàng)新成果產(chǎn)出，加速創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。動態(tài)變化分析結(jié)果顯示，黃河流域有5個地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)低于1，且黃河流域平均技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)也低于1，可見技術(shù)進(jìn)步遲緩是阻礙黃河流域創(chuàng)新效率水平提升的一個關(guān)鍵影響因素。對于技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)低于1 的地區(qū)，應(yīng)加快創(chuàng)新人才引進(jìn)，改善創(chuàng)新環(huán)境，活躍創(chuàng)新氛圍，有效提升創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平，提高全域整體創(chuàng)新效率。從靜態(tài)角度來看，黃河流域多數(shù)地區(qū)存在規(guī)模效率或純技術(shù)效率較低的問題。一方面，在全國創(chuàng)新高速發(fā)展的背景下，科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化速度過慢或創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量過少均會導(dǎo)致規(guī)模效率較低，從而抑制區(qū)域整體創(chuàng)新效率和創(chuàng)新規(guī)模效率的提高，造成創(chuàng)新效率水平較低；另一方面，創(chuàng)新資源投入與配置不合理，不足或過量的創(chuàng)新資源影響同樣會制約區(qū)域整體純技術(shù)效率的提高。因而，要提升創(chuàng)新效率水平，應(yīng)當(dāng)從規(guī)模和技術(shù)兩方面綜合考慮，擴(kuò)大創(chuàng)新成果產(chǎn)出，加速創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。